如何收集和使用机器数据

制造商已经开始改变他们的观点机器监控。他们不再希望机器监控 - 他们觉得他们需要它。但在潜水之前，商店应该了解他们可以收集的数据类型，以及如何使用此数据来帮助推动决策。

有这么多潜在的数据点要收集，制造商可能认为第一步是决定监控什么。不过，据机器监控软件提供商介绍MachineMetrics但事实并非如此。因为用于收集数据的体系结构相对便宜，所以商店不需要限制它们收集的内容。数据可以直接从机器、外部系统(如CAM或企业资源计划[ERP]程序)和传感器以一种高效且经济的方式收集。

一旦商店开始收集所有这些数据，他们必须弄清楚如何使用收集到他们利益的信息。它很容易被数据感到不知所措，特别是如果商店不限制他们收集的东西。但是，具有处理背面的数据并以可操作的形式（例如显示实时信息和电子邮件或待处理问题的电子邮件或文本通知的仪表板），这使得商店能够使用他们的数据来进行决策。

如何收集数据

制造商可以从多个来源收集加工数据：

• 机床。的机床它本身就是一些最有价值数据的来源。这包括状态，模式，警报，覆盖，负载，速度和馈送。MachineMetrics通过以太网连接到机床，收集此信息。
• 连接系统。机床数据通常具有需要填充的差距。MachinImetrics具有应用程序编程接口（API），可以从外部源中拉出信息，例如ERP，cam，工具和维护系统。这些可以为机器数据提供上下文，比如哪个零件号正在运行，或者完成工作订单需要什么。
• 运营商。一些差距只能由运营商填补。MachinImetrics有一个接口，使机器运营商能够提供此缺失的数据。例如，如果机器在没有警报的情况下空闲，则操作员可以提供解释为什么的信息。
• 传感器。制造商还可以通过传感器收集数据。这些传感器可以安装在机器上(测量温度、振动或从主轴获得的能量)，也可以安装在车间的其他地方。由于传感器几乎可以安装在商店的任何地方，而且不需要电池，它们是一种收集多种信息的低维护方式。例如，由于机床对湿度的变化很敏感，机械测量公司正在考虑使用传感器来测量车间湿度及其对机床操作的影响。

如何使用数据

收集数据后，制造商必须找到一种方法来使用它。幸运的是，为机器监控提供了很多简单的制造商，将数据放在良好用途中：

• 可见性。根据MachineMetrics，简单地显示跟踪数据可以让机器操作员意识到可以引起行为变化，提高车间生产力约10%。

  但是，必须以对用户有帮助的方式解释和显示数据。给出太多的数据或数据的格式不可用是没有帮助的。这就是MachineMetrics认为自己的优势所在。因为它根植于物理世界，制造业数据不同于从数字来源提取的数据。使用为制造业数据设计的平台可以使数据的解释和使用变得更容易。轴上的位置和载荷应随时间保持一致的关系。如果这两个数据点解耦，它可能表明机器上有问题。拥有制造经验的公司理解这两个数据点之间的关系，但要弄清楚这两个数据点之间的关系可能比较困难只使用分析方法。

• MachineMetrics使用其在制造业的基础提供了一个用户界面，该界面旨在为用户提供实时信息，而无需压倒性。它还使用算法来帮助用户解释数据。MachinImetrics有一种算法，可以检测无监督机器上的异常。它使用来自许多来源的数据，如果用户要查看所有原始数据，它们可能无法理解它。但是在算法的帮助下，数据可以显示异常。

• 基准。当商店收集几周后，他们可以
  
  建立基线以帮助确定利用率。机器利用自己有助于商店拥有，但它也可以用于基准测试。每个月，MachineMetrics向用户发送报告显示与类似公司相比的百分位数。这可以帮助他们确定他们正在做的程度，以及它们是否应该投资更多的能力或改善现有能力的过程。
• 待解决问题。机器监控数据的下一个阶段是根据数据向用户提供机器问题的实时通知。当出现问题时，MachineMetrics可以通过电子邮件或文本通知用户，比如当机器停机或周期时间下降时。
• 可预测性。数据也可以提供帮助预测问题可能发生问题时，使商店能够在发生之前防止它们。例如，机器壳体上的振动传感器的数据可以指示机器即将失败。或者电流换能器，夹紧电源绘制，以测量切割操作期间正在使用的功率有多少可以显示工具如何在工具变得沉闷时绘制更多的功率，并且用于预测它们即将失败。

根据MachineMetrics，一旦一个商店实现了一个机器监控系统，它可以立即开始利用它，使数据可见，并跟踪待解决的问题。同时，商店可以为基准测试和预测分析建立数据库。但是，如果没有选择一个以可操作的形式展示数据的平台作为第一步，商店可能很难利用他们的数据。

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